JP6757303B2 - Breast type identification friend, method and program - Google Patents

Breast type identification friend, method and program Download PDF

Info

Publication number
JP6757303B2
JP6757303B2 JP2017187878A JP2017187878A JP6757303B2 JP 6757303 B2 JP6757303 B2 JP 6757303B2 JP 2017187878 A JP2017187878 A JP 2017187878A JP 2017187878 A JP2017187878 A JP 2017187878A JP 6757303 B2 JP6757303 B2 JP 6757303B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
breast
index value
region
boundary
line
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2017187878A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019058606A (en
JP2019058606A5 (en
Inventor
崇文 小池
崇文 小池
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2017187878A priority Critical patent/JP6757303B2/en
Priority to US16/109,762 priority patent/US10646181B2/en
Publication of JP2019058606A publication Critical patent/JP2019058606A/en
Publication of JP2019058606A5 publication Critical patent/JP2019058606A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6757303B2 publication Critical patent/JP6757303B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/025Tomosynthesis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/502Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of breast, i.e. mammography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461Displaying means of special interest
    • A61B6/463Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20081Training; Learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20112Image segmentation details
    • G06T2207/20168Radial search
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30068Mammography; Breast
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03Recognition of patterns in medical or anatomical images
    • G06V2201/032Recognition of patterns in medical or anatomical images of protuberances, polyps nodules, etc.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Description

本発明は、マンモグラフィ撮影装置により乳房を撮影して得られた乳房画像に基づいて、乳房のタイプを識別する乳房タイプ識別装置、方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a breast type identification friend, method and program that identifies a breast type based on a breast image obtained by photographing the breast with a mammography imaging apparatus.

近年、乳がんの早期発見を促すため、乳房を撮影するための放射線画像撮影装置(マンモグラフィと呼ばれる)を用いた画像診断が注目されている。マンモグラフィにおいては、乳房は撮影台の上に置かれ、圧迫板により圧迫された状態で撮影が行われる。乳房は主に乳腺組織と脂肪組織とからなり、乳腺組織に隠れた腫瘤および石灰化等の病変を発見することが診断の上で重要となっている。このため、マンモグラフィで撮影された乳房の放射線画像(乳房画像)は、専用の操作端末等で画像処理された後、医師による診断に供される。医師は、乳房画像をディスプレイに表示して読影することにより、病変の有無を調べる。 In recent years, in order to promote early detection of breast cancer, diagnostic imaging using a radiographic imaging device (called mammography) for photographing the breast has attracted attention. In mammography, the breast is placed on the imaging table and the image is taken while being compressed by the compression plate. The breast is mainly composed of mammary gland tissue and adipose tissue, and it is important for diagnosis to detect lesions such as tumors and calcification hidden in the mammary gland tissue. Therefore, the radiographic image (breast image) of the breast taken by mammography is image-processed by a dedicated operation terminal or the like and then used for diagnosis by a doctor. Doctors check for lesions by displaying a breast image on a display and interpreting it.

一方、乳房は乳腺組織および脂肪組織が混在しており、乳腺組織と脂肪組織との割合、および乳腺組織と脂肪組織との分布状況によって、乳房を高濃度タイプ、脂肪性タイプ、乳腺散在タイプおよび不均一高濃度タイプの4つの乳房タイプに分類することができる。これらの乳房タイプのうち、高濃度タイプに分類される乳房は、乳腺組織が一様に分布しており、脂肪の混在がほとんどなく、乳房画像に基づいて病変を検出することが困難である。このような高濃度タイプの乳房を撮影することにより取得した乳房画像を用いた診断を精度よく行うために、高濃度タイプの乳房の乳房画像に対して、コントラストを高くする画像処理を行うことが望まれている。例えば、特許文献1においては、乳房における乳腺組織と脂肪組織との割合、および乳腺組織と脂肪組織との分布状況等に応じて、乳房画像に対してコントラストを強調する処理等の画像処理を行う手法が提案されている。 On the other hand, the breast is a mixture of mammary gland tissue and adipose tissue, and depending on the ratio of mammary gland tissue to adipose tissue and the distribution of mammary gland tissue and adipose tissue, the breast is classified into high-concentration type, fatty type, scattered mammary gland type and It can be classified into four breast types of non-uniform high concentration type. Of these breast types, breasts classified as high-concentration types have uniform mammary gland tissue, almost no fat mixture, and it is difficult to detect lesions based on breast images. In order to make an accurate diagnosis using the breast image obtained by photographing such a high-density type breast, it is possible to perform image processing to increase the contrast of the high-density type breast breast image. It is desired. For example, in Patent Document 1, image processing such as processing for enhancing contrast with respect to a breast image is performed according to the ratio of mammary gland tissue to adipose tissue in the breast and the distribution state of mammary gland tissue and adipose tissue. A method has been proposed.

ここで、乳房のタイプに拘わらず、乳房画像にコントラストを強調する処理を行うことが考えられる。しかしながら、脂肪性タイプの乳房画像に対してコントラストを強調する処理を行うと、粒状性が悪化したり、コントラストが過度に強調されたりして、診断に好ましくない画質となるおそれがある。このため、コントラストを強調する処理を行うためには、乳房画像に基づいて乳房が高濃度タイプであることを識別する必要がある。しかしながら、上述した4つのタイプのうち、高濃度タイプと脂肪性タイプとは、いずれも乳房が単一組成であって画像が類似するため、乳房画像を見て高濃度タイプと脂肪性タイプとを識別するには熟練を要する。 Here, regardless of the type of breast, it is conceivable to perform a process of enhancing the contrast on the breast image. However, when the processing for enhancing the contrast is performed on the fatty type breast image, the graininess may be deteriorated or the contrast may be excessively emphasized, resulting in unfavorable image quality for diagnosis. Therefore, in order to perform the process of enhancing the contrast, it is necessary to identify that the breast is a high-density type based on the breast image. However, of the above four types, the high-concentration type and the fatty type all have a single composition of the breast and the images are similar. Therefore, the high-concentration type and the fatty type can be selected by looking at the breast image. It takes skill to identify.

一方、乳房画像を用いた診断システムによっては、マンモグラフィ撮影装置から撮影条件を取得できない場合がある。このため、乳房画像のみを用いて乳房のタイプを判別する手法が提案されている。例えば、特許文献2には、乳房画像に含まれる脂肪および胸筋部の画素値に基づいて、脂肪と乳腺とを分離する濃度のしきい値を算出し、算出したしきい値に基づいて乳腺領域を算出し、乳房画像における乳房領域に対する乳腺領域が占める割合に基づいて、乳房のタイプを識別する手法が提案されている。 On the other hand, depending on the diagnostic system using the breast image, it may not be possible to acquire the imaging conditions from the mammography imaging apparatus. Therefore, a method for discriminating the type of breast using only breast images has been proposed. For example, in Patent Document 2, a threshold value for the concentration of separating fat and the mammary gland is calculated based on the pixel values of the fat and the breast muscle included in the breast image, and the mammary gland is calculated based on the calculated threshold value. A method of calculating the region and identifying the type of breast based on the ratio of the breast region to the breast region in the breast image has been proposed.

特開2006−263055号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2006-263555 特開2005−065857号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2005-05857

しかしながら、特許文献2に記載された手法は、胸筋が含まれるポジショニングで乳房を撮影する必要がある。このため、乳房画像に胸筋が含まれないと、乳房のタイプを識別することができない。 However, the method described in Patent Document 2 requires that the breast be imaged with a positioning that includes the pectoral muscles. Therefore, if the breast image does not include the pectoral muscles, the type of breast cannot be identified.

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、乳房のみが含まれる乳房画像を用いて、乳房のタイプを識別することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to identify the type of breast by using a breast image containing only the breast.

本発明による乳房タイプ識別装置は、乳房を放射線により撮影して得られた乳房画像から、乳房領域およびスキンラインを検出する第1の検出部と、
乳房領域の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得する第1の指標値取得部と、
乳房画像における、スキンラインから乳房領域内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出する第2の検出部と、
境界の強度およびスキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得する第2の指標値取得部と、
第1の指標値および第2の指標値に基づいて、乳房のタイプを識別する識別部とを備える。
The breast type identification friend or foe according to the present invention includes a first detection unit that detects a breast region and a skin line from a breast image obtained by photographing the breast with radiation.
A first index value acquisition unit that acquires a first index value indicating the degree of single composition of the breast region,
A second detector that detects the boundary between adipose tissue and mammary gland tissue in a predetermined range from the skin line to the inside of the breast area in the breast image.
A second index value acquisition unit that acquires a second index value indicating the degree of mammary gland clogging with respect to the breast region based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line.
It is provided with an identification unit that identifies the type of breast based on the first index value and the second index value.

「乳房領域」とは、乳房画像において、乳房を透過した放射線による乳房の放射線透過画像が表されている領域であり、撮影時に放射線が検出器に直接照射することにより得られる直接放射線領域を乳房画像から除いた領域である。 The "breast region" is a region in which a radiation transmission image of the breast due to radiation transmitted through the breast is represented in the breast image, and the direct radiation region obtained by irradiating the detector directly at the time of imaging is the breast. This is the area excluded from the image.

「スキンライン」とは、乳房画像における皮膚と背景との境界線を意味する。 "Skin line" means the boundary between the skin and the background in the breast image.

「単一組成度合いを表す第1の指標値」とは、乳房領域が1つの組成のみからなることの程度を表す指標値であり、乳房領域が単一組成であるほど値が大きくなる(または小さくなる)ものである。 The "first index value representing the degree of single composition" is an index value indicating the degree to which the breast region consists of only one composition, and the value becomes larger (or the value becomes larger as the breast region has a single composition. (Becomes smaller).

「乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値」とは、乳房領域に乳腺がどの程度多く含まれるかを表す指標値であり、乳腺がより多く含まれるほど値が大きくなる(または小さくなる)ものである。 The "second index value indicating the degree of mammary gland clogging" is an index value indicating how much the mammary gland is contained in the breast region, and the value becomes larger (or smaller) as the breast region contains more mammary glands. It is a thing.

なお、本発明による乳房タイプ識別装置においては、第1の指標値取得部は、乳房領域におけるヒストグラムに基づいて、第1の指標値を取得するものであってもよい。 In the breast type identification friend or foe according to the present invention, the first index value acquisition unit may acquire the first index value based on the histogram in the breast region.

また、本発明による乳房タイプ識別装置においては、第2の検出部は、スキンラインから乳房領域内に向かう複数位置においてラインプロファイルを生成し、ラインプロファイルにおいて信号値がピークを持って変化する位置を境界として検出するものであってもよい。 Further, in the breast type identification device according to the present invention, the second detection unit generates a line profile at a plurality of positions from the skin line toward the inside of the breast region, and determines the position where the signal value changes with a peak in the line profile. It may be detected as a boundary.

また、本発明による乳房タイプ識別装置においては、第2の指標値取得部は、複数のラインプロファイルのそれぞれにおいて、境界の強度を表す指標値に対してスキンラインからの距離に基づく重み係数を乗算し、複数のラインプロファイルについての重み係数が乗算された境界の強度を表す指標値を加算して第2の指標値を取得するものであってもよい。 Further, in the breast type identification device according to the present invention, the second index value acquisition unit multiplies the index value representing the strength of the boundary by the weighting coefficient based on the distance from the skin line in each of the plurality of line profiles. Then, the second index value may be obtained by adding the index values representing the strengths of the boundaries multiplied by the weighting coefficients for the plurality of line profiles.

また、本発明による乳房タイプ識別装置においては、乳房のタイプを表示部に表示する表示制御部をさらに備えるものであってもよい。 Further, the breast type identification friend or foe according to the present invention may further include a display control unit that displays the breast type on the display unit.

また、本発明による乳房タイプ識別装置においては、表示制御部は、乳房のタイプに応じた警告表示をさらに行うものであってもよい。 Further, in the breast type identification friend or foe according to the present invention, the display control unit may further display a warning according to the breast type.

本発明による乳房タイプ識別方法は、乳房を放射線により撮影して得られた乳房画像から、乳房領域およびスキンラインを検出し、
乳房領域の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得し、
乳房画像における、スキンラインから乳房領域内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出し、
境界の強度およびスキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得し、
第1の指標値および第2の指標値に基づいて、乳房のタイプを識別する。
The breast type identification method according to the present invention detects a breast region and a skin line from a breast image obtained by photographing the breast with radiation.
Obtain the first index value indicating the degree of single composition of the breast region,
Detects the boundary between adipose tissue and mammary gland tissue in a predetermined range from the skin line to the inside of the breast area in the breast image.
Based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line, a second index value indicating the degree of clogging of the mammary gland with respect to the breast region is obtained.
The type of breast is identified based on the first index value and the second index value.

なお、本発明による乳房タイプ識別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。 It should be noted that it may be provided as a program for causing a computer to execute the breast type identification method according to the present invention.

本発明による他の乳房タイプ識別装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
乳房を放射線により撮影して得られた乳房画像から、乳房領域およびスキンラインを検出し、
乳房領域の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得し、
乳房画像における、スキンラインから乳房領域内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出し、
境界の強度およびスキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得し、
第1の指標値および第2の指標値に基づいて、乳房のタイプを識別する処理を実行する。
The other breast type identification friend or foe according to the present invention has a memory for storing instructions to be executed by a computer, and
The processor comprises a processor configured to execute a stored instruction.
The breast area and skin line are detected from the breast image obtained by photographing the breast with radiation.
Obtain the first index value indicating the degree of single composition of the breast region,
Detects the boundary between adipose tissue and mammary gland tissue in a predetermined range from the skin line to the inside of the breast area in the breast image.
Based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line, a second index value indicating the degree of clogging of the mammary gland with respect to the breast region is obtained.
The process of identifying the breast type is executed based on the first index value and the second index value.

本発明によれば、乳房画像から検出された乳房領域の単一組成度合いを示す第1の指標値が取得され、脂肪組織と乳腺組織との境界の強度およびスキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値が取得され、第1および第2の指標値に基づいて、乳房のタイプが識別される。このため、乳房画像に乳房以外の組織が含まれなくても、乳房のタイプを識別することができる。 According to the present invention, a first index value indicating the degree of single composition of the breast region detected from the breast image is obtained, and at least one of the strength of the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue and the distance from the skin line. Based on this, a second index value indicating the degree of clogging of the mammary gland with respect to the breast region is obtained, and the type of breast is identified based on the first and second index values. Therefore, the type of breast can be identified even if the breast image does not contain any tissue other than the breast.

本発明の第1の実施形態による乳房タイプ識別装置を適用した放射線画像撮影装置の概略構成図Schematic configuration of a radiographic imaging apparatus to which the breast type identification friend or foe according to the first embodiment of the present invention is applied. 放射線画像撮影装置を図1の矢印A方向から見た図The view of the radiation imaging apparatus from the direction of arrow A in FIG. 第1の実施形態による乳房タイプ識別装置の概略構成を示す図The figure which shows the schematic structure of the breast type identification friend or foe according to 1st Embodiment. 乳房領域およびスキンラインの検出を説明するための図Diagram to illustrate the detection of breast areas and skin lines 乳房タイプに応じたヒストグラムを示す図Diagram showing histograms according to breast type ヒストグラムの混合ガウス分布での近似を説明するための図Diagram to illustrate the approximation of the histogram with a mixed Gaussian distribution 圧迫板と撮影台との間に挟まれた乳房を示す図Diagram showing the breast sandwiched between the compression plate and the imaging table 乳房画像におけるスキンラインからあらかじめ定められた範囲の設定を説明するための図Diagram for explaining the setting of a predetermined range from the skin line in the breast image 乳房画像に設定された複数のラインを示す図Diagram showing multiple lines set in the breast image ラインプロファイルを示す図Diagram showing line profile 乳房画像における脂肪組織と乳腺組織との境界線を示す図Diagram showing the boundary between adipose tissue and mammary gland tissue in a breast image 強度指標値および境界のスキンラインからの距離のマッピング結果を示す図The figure which shows the mapping result of the intensity index value and the distance from the boundary skin line 強度指標値および境界のスキンラインからの距離のマッピング結果を示す図The figure which shows the mapping result of the intensity index value and the distance from the boundary skin line 乳房タイプが表示されかつ警告表示がなされた乳房画像を示す図Diagram showing a breast image showing the breast type and warning display 第1の実施形態において行われる処理を示すフローチャートA flowchart showing the processing performed in the first embodiment 第2の実施形態による乳房タイプ識別装置の概略構成を示す図The figure which shows the schematic structure of the breast type identification friend or foe by 2nd Embodiment

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図1は本発明の第1の実施形態による乳房タイプ識別装置を適用した放射線画像撮影装置の概略構成図、図2は放射線画像撮影装置を図1の矢印A方向から見た図である。放射線画像撮影装置1は、被写体である乳房Mの撮影を行うマンモグラフィ装置である。図1に示すように放射線画像撮影装置1は、撮影部10、撮影部10に接続されたコンピュータ2、並びにコンピュータ2に接続された表示部3および入力部4を備えている。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a radiation imaging device to which the breast type identification device according to the first embodiment of the present invention is applied, and FIG. 2 is a view of the radiation imaging device viewed from the direction of arrow A in FIG. The radiographic imaging apparatus 1 is a mammography apparatus that photographs a breast M as a subject. As shown in FIG. 1, the radiographic image capturing apparatus 1 includes a photographing unit 10, a computer 2 connected to the photographing unit 10, a display unit 3 connected to the computer 2, and an input unit 4.

撮影部10は、アーム部12を備えている。アーム部12の一方の端部には撮影台13が、その他方の端部には撮影台13と対向するように放射線照射部14が取り付けられている。 The photographing unit 10 includes an arm unit 12. An imaging table 13 is attached to one end of the arm portion 12, and an irradiation unit 14 is attached to the other end so as to face the photographing table 13.

撮影台13の内部には、フラットパネルディテクタ等の放射線検出器15が備えられている。また、撮影台13の内部には、放射線検出器15から読み出された電荷信号を電圧信号に変換するチャージアンプ、チャージアンプから出力された電圧信号をサンプリングする相関2重サンプリング回路、および電圧信号をデジタル信号に変換するAD変換部等が設けられた回路基板等も設置されている。 A radiation detector 15 such as a flat panel detector is provided inside the photographing table 13. Further, inside the photographing table 13, a charge amplifier that converts the charge signal read from the radiation detector 15 into a voltage signal, a correlated double sampling circuit that samples the voltage signal output from the charge amplifier, and a voltage signal. A circuit board or the like provided with an AD conversion unit or the like for converting the above into a digital signal is also installed.

放射線検出器15は、放射線画像の記録および読み出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線検出器を用いてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、TFT(thin film transistor)スイッチをオンおよびオフすることによって放射線画像信号が読み出される、いわゆるTFT読出方式のものまたは読取光を照射することによって放射線画像信号が読み出される、いわゆる光読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。 The radiation detector 15 can repeatedly record and read a radiation image, and may use a so-called direct type radiation detector that directly receives radiation irradiation to generate a charge, or radiation. You may use a so-called indirect radiation detector that once converts the visible light into visible light and then converts the visible light into a charge signal. Further, as a radiation image signal reading method, a so-called TFT reading method in which a radiation image signal is read by turning on and off a TFT (thin film transistor) switch, or a radiation image signal is generated by irradiating the read light. It is desirable to use a so-called optical reading method that is read, but the present invention is not limited to this, and other things may be used.

放射線照射部14の内部には、放射線源であるX線源16が収納されている。X線源16から放射線であるX線を照射するタイミングおよびX線源16におけるX線発生条件、すなわち管電圧およびmAs値等の撮影条件は、コンピュータ2により制御される。 An X-ray source 16 which is a radiation source is housed inside the irradiation unit 14. The timing of irradiating X-rays, which is radiation from the X-ray source 16, and the X-ray generation conditions in the X-ray source 16, that is, the imaging conditions such as the tube voltage and the mAs value are controlled by the computer 2.

また、アーム部12には、撮影台13の上方に配置されて乳房Mを押さえつけて圧迫する圧迫板17、圧迫板17を支持する支持部18、および支持部18を図1および図2の上下方向に移動させる移動機構19が設けられている。なお、圧迫板17と撮影台13との間隔である圧迫板17の高さの情報はコンピュータ2に入力される。 Further, on the arm portion 12, a compression plate 17 which is arranged above the imaging table 13 and presses and presses the breast M, a support portion 18 which supports the compression plate 17, and a support portion 18 are vertically attached to FIGS. 1 and 2. A moving mechanism 19 for moving in a direction is provided. Information on the height of the compression plate 17, which is the distance between the compression plate 17 and the photographing table 13, is input to the computer 2.

表示部3は、CRT(Cathode Ray Tube)または液晶モニタ等の表示装置であり、後述するように取得された乳房MのX線画像である乳房画像の他、操作に必要なメッセージ等を表示する。なお、表示部3は音声を出力するスピーカを内蔵するものであってもよい。 The display unit 3, CRT is (Cathod e Ray Tube) or a display device such as a liquid crystal monitor, other breast image is an X-ray image of the breast M obtained as described below, displays a message or the like necessary for operation To do. The display unit 3 may have a built-in speaker that outputs sound.

入力部4はキーボード、マウスまたはタッチパネル方式の入力装置からなり、操作者による放射線画像撮影装置1の操作を受け付ける。また、撮影を行うために必要な、撮影条件等の各種情報の入力および情報の修正の指示も受け付ける。本実施形態においては、操作者が入力部4から入力した情報に従って、放射線画像撮影装置1の各部が動作する。 The input unit 4 includes a keyboard, a mouse, or a touch panel type input device, and receives an operation of the radiographic image capturing device 1 by an operator. It also accepts instructions for inputting various information such as shooting conditions and correcting the information necessary for shooting. In the present embodiment, each part of the radiation imaging apparatus 1 operates according to the information input from the input unit 4 by the operator.

コンピュータ2には、乳房タイプ識別プログラムがインストールされている。本実施形態においては、コンピュータは、操作者が直接操作するワークステーションあるいはパソコンでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。エネルギーサブトラクション処理プログラムは、DVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。 A breast type identification program is installed on the computer 2. In the present embodiment, the computer may be a workstation or a personal computer directly operated by the operator, or may be a server computer connected to them via a network. The energy subtraction processing program is recorded and distributed on a recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), and is installed in a computer from the recording medium. Alternatively, it is stored in the storage device of the server computer connected to the network or in the network storage in a state where it can be accessed from the outside, and is downloaded and installed in the computer upon request.

図3はコンピュータ2に乳房タイプ識別プログラムをインストールすることにより実現された、第1の実施形態による乳房タイプ識別装置の概略構成を示す図である。図3に示すように、第1の実施形態による乳房タイプ識別装置は、標準的なコンピュータの構成として、CPU(Central Processing Unit)21、メモリ22およびストレージ23を備えている。 FIG. 3 is a diagram showing a schematic configuration of a breast type identification device according to the first embodiment, which is realized by installing a breast type identification program on the computer 2. As shown in FIG. 3, the breast type identification friend or foe according to the first embodiment includes a CPU (Central Processing Unit) 21, a memory 22, and a storage 23 as a standard computer configuration.

ストレージ23は、ハードディスクまたはSSD(Solid State Drive)等のストレージデバイスからなり、放射線画像撮影装置1の各部を駆動するためのプログラムおよび乳房タイプ識別プログラムを含む、処理に必要な各種情報が記憶されている。また、撮影により取得された乳房画像も記憶される。 The storage 23 is composed of a storage device such as a hard disk or an SSD (Solid State Drive), and stores various information necessary for processing, including a program for driving each part of the radiographic imaging apparatus 1 and a breast type identification program. There is. In addition, the breast image acquired by imaging is also stored.

メモリ22には、各種処理をCPU21に実行させるために、ストレージ23に記憶された乳房タイプ識別プログラム等が一時的に記憶される。乳房タイプ識別プログラムは、CPU21に実行させる処理として、放射線画像撮影装置1にX線撮影を行わせて、乳房画像を取得する画像取得処理、乳房画像から乳房領域およびスキンラインを検出する第1の検出処理、乳房領域の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得する第1の指標値取得処理、乳房画像における、スキンラインから乳房領域内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出する第2の検出処理、境界の強度およびスキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得する第2の指標値取得処理、第1の指標値および第2の指標値に基づいて、乳房のタイプを識別する識別処理、並びに乳房のタイプの識別結果を表示部3に表示する表示制御処理を規定している。 The memory 22 temporarily stores a breast type identification program or the like stored in the storage 23 in order to cause the CPU 21 to execute various processes. The breast type identification program is a process of causing the CPU 21 to perform X-ray imaging on the radiographic imaging apparatus 1 to acquire a breast image, and a first method of detecting a breast region and a skin line from the breast image. Detection processing, first index value acquisition processing to acquire a first index value indicating the degree of single composition of the breast region, in a predetermined range from the skin line to the inside of the breast region in the breast image, with adipose tissue A second detection process for detecting the boundary with the breast tissue, a second index value for obtaining a second index value indicating the degree of clogging of the breast with respect to the breast region, based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line. The index value acquisition process, the identification process for identifying the breast type based on the first index value and the second index value, and the display control process for displaying the breast type identification result on the display unit 3 are defined. There is.

そして、CPU21が乳房タイプ識別プログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータ2は、画像取得部31、第1の検出部32、第1の指標値取得部33、第2の検出部34、第2の指標値取得部35、識別部36および表示制御部37として機能する。なお、本実施形態は、乳房タイプ識別プログラムによるソフトウェア構成によって、各部の機能を実行するものには限定されず、例えば複数のIC(Integrated Circuit)、プロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、メモリおよびこれらの組み合せ等のハードウェア構成のみによって、各部の機能を実行するようにしてもよい。また、各部の処理をソフトウェア構成とハードウェア構成との組み合わせによって実行してもよい。 Then, when the CPU 21 executes these processes according to the breast type identification program, the computer 2 has the image acquisition unit 31, the first detection unit 32, the first index value acquisition unit 33, and the second detection unit 34. It functions as a second index value acquisition unit 35, an identification unit 36, and a display control unit 37. The present embodiment is not limited to executing the functions of each part by the software configuration by the breast type identification program, for example, a plurality of ICs (Integrated Circuits), processors, ASICs (Application Specific Integrated Circuits), FPGAs ( The functions of each part may be executed only by the hardware configuration such as Field-Programmable Gate Array), memory, and a combination thereof. Further, the processing of each part may be executed by a combination of the software configuration and the hardware configuration.

画像取得部31は、あらかじめ定められた撮影条件により放射線照射部14を制御して、乳房画像G0を取得する。具体的には、あらかじめ定められた撮影条件にしたがって、X線源16を駆動して乳房MにX線を照射し、乳房Mを透過したX線を放射線検出器15により検出して、乳房画像G0を取得する。 The image acquisition unit 31 controls the irradiation unit 14 according to predetermined imaging conditions to acquire the breast image G0. Specifically, the X-ray source 16 is driven to irradiate the breast M with X-rays according to predetermined imaging conditions, and the X-rays transmitted through the breast M are detected by the radiation detector 15 to obtain a breast image. Acquire G0.

第1の検出部32は、乳房画像G0から乳房領域およびスキンラインを検出する。図4は乳房領域およびスキンラインの検出を説明するための図である。図4に示すように乳房画像G0は、乳房領域A1および放射線検出器15にX線が直接照射した領域に対応する直接放射線領域A2を含む。ここで直接放射線領域A2は乳房領域A1よりも高濃度となっている。このため、第1の検出部32は、乳房領域A1と直接放射線領域A2とを区別するためのしきい値を用いたしきい値処理を行うことにより、乳房画像G0から乳房領域A1を検出する。また、検出した乳房領域A1と直接放射線領域A2との境界を、スキンラインSL0として検出する。 The first detection unit 32 detects the breast region and the skin line from the breast image G0. FIG. 4 is a diagram for explaining the detection of the breast region and the skin line. As shown in FIG. 4, the breast image G0 includes the breast region A1 and the direct radiation region A2 corresponding to the region where the radiation detector 15 is directly irradiated with X-rays. Here, the direct radiation region A2 has a higher concentration than the breast region A1. Therefore, the first detection unit 32 detects the breast region A1 from the breast image G0 by performing the threshold value processing using the threshold value for distinguishing the breast region A1 and the direct radiation region A2. Further, the boundary between the detected breast region A1 and the direct radiation region A2 is detected as the skin line SL0.

第1の指標値取得部33は、乳房領域A1の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得する。単一組成度合いを表す第1の指標値とは、乳房領域A1が1つの組成のみからなることの程度を表す指標値である。このために、第1の指標値取得部33は、乳房画像G0から検出した乳房領域A1のヒストグラムを生成する。図5は乳房タイプに応じたヒストグラムを示す図である。図5には、高濃度タイプ、脂肪性タイプ、乳腺散在タイプおよび不均一高濃度タイプの4つの乳房タイプのそれぞれについてのヒストグラムH1〜H4が示されている。 The first index value acquisition unit 33 acquires the first index value representing the degree of single composition of the breast region A1. The first index value representing the degree of single composition is an index value representing the degree to which the breast region A1 consists of only one composition. For this purpose, the first index value acquisition unit 33 generates a histogram of the breast region A1 detected from the breast image G0. FIG. 5 is a diagram showing a histogram according to the breast type. FIG. 5 shows histograms H1 to H4 for each of the four breast types: high-concentration type, fatty type, interspersed mammary gland type, and heterogeneous high-concentration type.

ここで、高濃度タイプの乳房においては、乳房領域A1内に乳腺が多く含まれるため、組成が実質的に単一である。このため、高濃度タイプのヒストグラムH1は、1つのピークのみを含む単峰形の分布を有するものとなる。また、脂肪性タイプの乳房においては、乳房領域A1内に脂肪が多く含まれるため、組成が実質的に単一である。このため、脂肪性タイプのヒストグラムH2も、1つのピークのみを含む単峰形の分布を有するものとなる。 Here, in the high-concentration type breast, since many mammary glands are contained in the breast region A1, the composition is substantially single. Therefore, the high-concentration type histogram H1 has a single-peak distribution including only one peak. Further, in the fatty type breast, since a large amount of fat is contained in the breast region A1, the composition is substantially single. Therefore, the fatty type histogram H2 also has a monomodal distribution including only one peak.

一方、乳腺散在タイプおよび不均一高濃度タイプの乳房においては、乳房領域A1内に乳腺および脂肪の双方が混在して含まれるため、複数の組成からなる。このため、乳腺散在タイプおよび不均一高濃度タイプのヒストグラムH3,H4は、複数のピークを含む多峰形の分布を有するものとなる。 On the other hand, in the breasts of the mammary gland scattered type and the non-uniform high concentration type, both the mammary gland and the fat are mixed and contained in the breast region A1, and therefore, the breast has a plurality of compositions. Therefore, the histograms H3 and H4 of the mammary gland scattered type and the non-uniform high concentration type have a multi-peaked distribution including a plurality of peaks.

第1の指標値取得部33は、乳房領域A1の単一組成度合いを第1の指標値として取得するための判別器を備える。判別器は、多数の単一組成の乳房領域のヒストグラムおよび非単一組成の乳房領域のヒストグラムを教師データとして機械学習を行うことにより生成される。機械学習の手法としては、例えばアダブーストおよびサポートベクタマシン等の任意の手法を用いることができる。 The first index value acquisition unit 33 includes a discriminator for acquiring the degree of single composition of the breast region A1 as the first index value. The discriminator is generated by performing machine learning using a histogram of a large number of single composition breast regions and a histogram of a non-single composition breast region as teacher data. As the machine learning method, any method such as AdaBoost and support vector machine can be used.

機械学習に際して、学習に使用するヒストグラムは混合ガウス分布で近似される。図6はヒストグラムの混合ガウス分布での近似を説明するための図である。図6の上側に示す単峰形の分布を有するヒストグラムH10は、破線で示すガウス分布B11、一点鎖線で示すガウス分布B12および二点鎖線で示すガウス分布B13により近似される。また、図6の下側に示す多峰形の分布を有するヒストグラムH20は、破線で示すガウス分布B21、一点鎖線で示すガウス分布B22および二点鎖線で示すガウス分布B23により近似される。 In machine learning, the histogram used for learning is approximated by a mixed Gaussian distribution. FIG. 6 is a diagram for explaining an approximation of the histogram with a mixed Gaussian distribution. The histogram H10 having a monomodal distribution shown on the upper side of FIG. 6 is approximated by the Gaussian distribution B11 shown by the broken line, the Gaussian distribution B12 shown by the alternate long and short dash line, and the Gaussian distribution B13 indicated by the alternate long and short dash line. Further, the histogram H20 having a multi-peak distribution shown on the lower side of FIG. 6 is approximated by the Gaussian distribution B21 shown by the broken line, the Gaussian distribution B22 shown by the alternate long and short dash line, and the Gaussian distribution B23 shown by the alternate long and short dash line.

判別器は、教師データであるヒストグラムにおけるガウス分布のパラメータを入力とし、ヒストグラムの分布が単峰形であるほど大きい値を出力するように学習がなされる。したがって、本実施形態においては、乳房領域A1が単一組成であるほど、第1の指標値は大きくなる。ここで、ガウス分布のパラメータとは、ガウス分布の平均値および分散等を用いる。このようにして学習がなされた判別器に乳房領域A1のヒストグラムを入力すると、乳房領域A1の単一組成度合いを表す第1の指標値が出力される。なお、第1の指標値の取得に際しては、入力される乳房領域A1のヒストグラムは、学習時と同様に混合ガウス分布により近似され、判別器にはヒストグラムが近似されることにより得られたガウス分布のパラメータが入力される。 The discriminator takes the parameter of the Gaussian distribution in the histogram, which is the teacher data, as an input, and is trained so that the larger the distribution of the histogram is, the larger the value is output. Therefore, in the present embodiment, the larger the breast region A1 is, the larger the first index value is. Here, as the parameters of the Gaussian distribution, the average value and the variance of the Gaussian distribution are used. When the histogram of the breast region A1 is input to the discriminator trained in this way, the first index value indicating the degree of single composition of the breast region A1 is output. When acquiring the first index value, the input histogram of the breast region A1 is approximated by the mixed Gaussian distribution as in the case of learning, and the Gaussian distribution obtained by approximating the histogram to the discriminator. Parameters are entered.

第2の検出部34は、乳房画像G0における、スキンラインSL0から乳房領域A1内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出する。具体的には、スキンラインSL0から乳房領域A1内に向かう複数位置においてラインプロファイルを生成し、ラインプロファイルにおいて信号値がピークを持って変化する位置を脂肪組織と乳腺組織との境界として検出する。 The second detection unit 34 detects the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue in a predetermined range from the skin line SL0 toward the inside of the breast region A1 in the breast image G0. Specifically, a line profile is generated at a plurality of positions from the skin line SL0 toward the inside of the breast region A1, and the position where the signal value changes with a peak in the line profile is detected as the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue.

このために、第2の検出部34は、乳房画像G0におけるスキンラインSL0からあらかじめ定められた範囲を設定する。図7は圧迫板17と撮影台13との間に挟まれた乳房を示す図、図8は乳房画像G0におけるスキンラインSL0からあらかじめ定められた範囲の設定を説明するための図である。乳房Mは撮影時には図7に示すように撮影台13と圧迫板17との間に挟まれている。このため、撮影により取得された乳房画像G0においては、スキンラインSL0から乳房領域A1の内側に向けて、乳房Mにおいて撮影台13にも圧迫板17にも接触していない部分に対応する領域が存在する。 For this purpose, the second detection unit 34 sets a predetermined range from the skin line SL0 in the breast image G0. FIG. 7 is a diagram showing a breast sandwiched between the compression plate 17 and the imaging table 13, and FIG. 8 is a diagram for explaining the setting of a predetermined range from the skin line SL0 in the breast image G0. At the time of imaging, the breast M is sandwiched between the imaging table 13 and the compression plate 17 as shown in FIG. Therefore, in the breast image G0 acquired by imaging, the region corresponding to the portion of the breast M that is not in contact with the imaging table 13 or the compression plate 17 is formed from the skin line SL0 toward the inside of the breast region A1. Exists.

第2の検出部34は、撮影部10から圧迫板17の高さの情報を取得する。ここで、乳房MのスキンラインSL0付近においては、乳房Mの形状が断面半円状になっているものと仮定する。この場合、圧迫板17の高さをhとすると、乳房画像G0における乳房領域A1において、スキンラインSL0からの距離がh/2となる点において、乳房Mが圧迫板17および撮影台13と接するようになる。第2の検出部34は、スキンラインSL0からの距離がh/2となる複数の点からなるラインTL0を設定する。そして、図7および図8に示すように、乳房領域A1においてスキンラインSL0とラインTL0との間の領域を、乳房画像G0におけるスキンラインSL0からあらかじめ定められた範囲R0に設定する。 The second detection unit 34 acquires information on the height of the compression plate 17 from the photographing unit 10. Here, it is assumed that the shape of the breast M is a semicircular cross section in the vicinity of the skin line SL0 of the breast M. In this case, assuming that the height of the compression plate 17 is h, the breast M comes into contact with the compression plate 17 and the imaging table 13 at the point where the distance from the skin line SL0 is h / 2 in the breast region A1 in the breast image G0. Will be. The second detection unit 34 sets a line TL0 composed of a plurality of points whose distance from the skin line SL0 is h / 2. Then, as shown in FIGS. 7 and 8, the region between the skin line SL0 and the line TL0 in the breast region A1 is set to a predetermined range R0 from the skin line SL0 in the breast image G0.

なお、あらかじめ定められた範囲R0を設定するための、スキンラインSL0とラインTL0との間隔は、ラインTL0が乳房領域A1における乳腺領域内に位置するように、統計的に求められたあらかじめ定められた値を用いてもよい。 The distance between the skin line SL0 and the line TL0 for setting the predetermined range R0 is statistically determined in advance so that the line TL0 is located in the mammary gland region in the breast region A1. You may use the value.

第2の検出部34は、さらにスキンラインSL0上にあらかじめ定められた複数の基準点を等間隔に設定する。なお、基準点の数は例えば40とすればよいが、これに限定されるものではない。そして、各基準点を開始位置とし、各基準点に最も近いラインTL0上の点を終了位置とする複数のラインを乳房画像G0に設定する。図9は乳房画像G0に設定されたラインを示す図である。そして、第2の検出部34は、各ラインについてのラインプロファイルを生成する。 The second detection unit 34 further sets a plurality of predetermined reference points on the skin line SL0 at equal intervals. The number of reference points may be, for example, 40, but the number is not limited to this. Then, a plurality of lines having each reference point as the start position and the point on the line TL0 closest to each reference point as the end position are set in the breast image G0. FIG. 9 is a diagram showing a line set in the breast image G0. Then, the second detection unit 34 generates a line profile for each line.

なお、ラインプロファイルは、乳房Mの厚さによる値の変動を防止するために、下記の式(1)により正規化する。ここで、Lsi(x,y)は、ラインLi上における正規化された画素値、Li(x,y)は、ラインLi上における正規化前の画素値である。また、スキンライン画素値は、乳房画像G0におけるスキンラインSL0上の画素値の最大値である。スキンライン画素値は、各ラインLiがラインプロファイル上において取りうる最大値となる。 The line profile is normalized by the following equation (1) in order to prevent the value from fluctuating due to the thickness of the breast M. Here, Lsi (x, y) is a normalized pixel value on the line Li, and Li (x, y) is a pixel value before normalization on the line Li. The skin line pixel value is the maximum value of the pixel value on the skin line SL0 in the breast image G0. The skin line pixel value is the maximum value that each line Li can take on the line profile.

乳腺画素値は、乳房画像G0における乳腺含有率が最大となる画素の画素値である。ここで、乳腺含有率の算出は、例えば特開2010−253245号公報に記載された手法を用いることができる。特開2010−253245号公報に記載された手法は、マンモグラフィにおいて、被写体である乳房を透過することなく放射線検出器に直接到達したX線量、乳房を透過して放射線検出器に到達したX線量、脂肪によるX線の減弱係数、乳腺によるX線の減弱係数、および乳房の厚さの関係に基づいて、乳腺含有率を算出する手法である。乳腺画素値は、各ラインLiがラインプロファイル上において取りうる最小値となる。図10はラインプロファイルを示す図である。 The mammary gland pixel value is a pixel value of the pixel having the maximum mammary gland content in the breast image G0. Here, for the calculation of the mammary gland content, for example, the method described in JP-A-2010-253245 can be used. In mammography, the method described in JP-A-2010-253245 describes the X-ray dose that directly reaches the radiation detector without penetrating the subject breast, and the X-ray dose that reaches the radiation detector through the breast. This is a method of calculating the mammary gland content based on the relationship between the X-ray attenuation coefficient by fat, the X-ray attenuation coefficient by the mammary gland, and the thickness of the breast. The mammary gland pixel value is the minimum value that each line Li can take on the line profile. FIG. 10 is a diagram showing a line profile.

Lsi(x,y)=(Li(x,y)-乳腺画素値)/(スキンライン画素値-乳腺画素値) (1) Lsi (x, y) = (Li (x, y) -mammary gland pixel value) / (skinline pixel value-mammary gland pixel value) (1)

第2の検出部34は、さらに各ラインプロファイルP0を平滑化する。具体的には隣接する複数画素の画素値の平均値を算出することにより、ラインプロファイルP0を平滑化する。なお、平均値を算出する画素数としては、例えば5画素とすることができるが、これに限定されるものではない。平滑化したラインプロファイルP1を図10に一点鎖線で示す。そして、第2の検出部34は、平滑化前のラインプロファイルP0から平滑化されたラインプロファイルP1を減算して、ラインプロファイルの差分値P2を算出する。ラインプロファイルの差分値P2を図10に破線で示す。図10に示すように、ラインプロファイルの差分値P2には、上に凸となるピークが出現する。このピークの位置は、ラインプロファイルP0における信号値が変化する位置に相当する。第2の検出部34は、ラインプロファイルの差分値P2のピークの位置、すなわちラインプロファイルP0の信号値がピークを持って変化する位置を、乳房領域A1における脂肪組織と乳腺組織との境界として検出する。なお、各ラインLiにおいて検出した境界をラインLi間において補間すれば、図11に示すように、乳房画像G0において、脂肪組織と乳腺組織との境界線KL0を示すことができる。 The second detection unit 34 further smoothes each line profile P0. Specifically, the line profile P0 is smoothed by calculating the average value of the pixel values of a plurality of adjacent pixels. The number of pixels for which the average value is calculated can be, for example, 5 pixels, but the number is not limited to this. The smoothed line profile P1 is shown by a alternate long and short dash line in FIG. Then, the second detection unit 34 subtracts the smoothed line profile P1 from the line profile P0 before smoothing to calculate the difference value P2 of the line profile. The difference value P2 of the line profile is shown by a broken line in FIG. As shown in FIG. 10, an upwardly convex peak appears in the difference value P2 of the line profile. The position of this peak corresponds to the position where the signal value changes in the line profile P0. The second detection unit 34 detects the position of the peak of the difference value P2 of the line profile, that is, the position where the signal value of the line profile P0 changes with a peak as the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue in the breast region A1. To do. By interpolating the boundary detected in each line Li between the lines Li, the boundary line KL0 between the adipose tissue and the mammary gland tissue can be shown in the breast image G0 as shown in FIG.

第2の指標値取得部35は、乳房領域A1に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得する。第2の指標値とは、乳腺がどの程度多く含まれるかを表す指標値であり、本実施形態においては、乳腺がより多く含まれるほど値が大きくなるものである。第2の指標値を取得するために、第2の指標値取得部35は、第2の検出部34が検出した、脂肪組織と乳腺組織との境界の強度を表す指標値および境界のスキンラインSL0からの距離を、各ラインLi毎にマッピングする。なお、境界の強度を表す指標値(以下、強度指標値とする)としては、第2の検出部34が脂肪組織と乳腺組織との境界を検出した際に算出した、ラインプロファイルの差分値P2のピーク位置の値を用いる。図12および図13は強度指標値および境界のスキンラインSL0からの距離のマッピング結果を示す図である。なお、マッピングは3次元空間で表されるが、ここでは説明のために、強度指標値の大きさを丸の大きさで表した2次元空間でマッピング結果を示している。また、図12および図13においては、説明のためにラインの数は20まで示している。ここで、強度指標値はその値が大きいほど、脂肪組織と乳腺組織との境界が、乳房画像G0において明確に表されていることとなる。 The second index value acquisition unit 35 acquires a second index value indicating the degree of clogging of the mammary gland with respect to the breast region A1. The second index value is an index value indicating how much the mammary gland is contained, and in the present embodiment, the value becomes larger as the mammary gland is contained more. In order to acquire the second index value, the second index value acquisition unit 35 uses the index value indicating the strength of the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue detected by the second detection unit 34 and the skin line of the boundary. The distance from SL0 is mapped for each line Li. The index value indicating the strength of the boundary (hereinafter referred to as the strength index value) is the difference value P2 of the line profile calculated when the second detection unit 34 detects the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue. Use the value of the peak position of. 12 and 13 are diagrams showing the mapping results of the intensity index value and the distance from the boundary skin line SL0. The mapping is represented in a three-dimensional space, but here, for the sake of explanation, the mapping result is shown in a two-dimensional space in which the magnitude of the intensity index value is represented by the size of a circle. Further, in FIGS. 12 and 13, the number of lines is shown up to 20 for the sake of explanation. Here, the larger the intensity index value is, the more clearly the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue is represented in the breast image G0.

図12に示すマッピングにおいては、比較的大きい強度指標値が、スキンラインSL0からの距離が3〜5mmの狭い範囲に分布する。一方、図13に示すマッピングにおいては、比較的大きい強度指標値が存在するものの、スキンラインSL0からの距離が広い範囲に亘って分布している。 In the mapping shown in FIG. 12, relatively large intensity index values are distributed in a narrow range where the distance from the skin line SL0 is 3 to 5 mm. On the other hand, in the mapping shown in FIG. 13, although a relatively large intensity index value exists, the distance from the skin line SL0 is distributed over a wide range.

第2の指標値取得部35は、各ラインにおける強度指標値に対して、境界のスキンラインSL0からの距離の一致性に基づく重み係数を乗算し、重み係数が乗算された強度指標値を加算することにより第2の指標値を取得する。なお、スキンラインからの距離の一致性に基づく重み係数は、以下のようにして設定する。すなわち、あるラインLiについての境界の位置を、隣接するライン、例えば番号が次のラインLi+1についての境界の位置と比較し、隣接するラインLi+1との境界の位置が近いほど大きくなるように重み係数を設定する。例えば、隣接するラインLi+1との境界の位置が一致していれば重み係数を1.0とし、隣接するラインLi+1との境界の位置が離れるほど重み係数を小さくする。 The second index value acquisition unit 35 multiplies the strength index value in each line by a weighting coefficient based on the consistency of the distance from the boundary skin line SL0, and adds the strength indexing value multiplied by the weighting coefficient. By doing so, the second index value is acquired. The weighting coefficient based on the consistency of the distance from the skin line is set as follows. That is, the position of the boundary with respect to a certain line Li is compared with the position of the boundary with respect to an adjacent line, for example, the next line Li + 1, and the weighting coefficient is increased so that the closer the position of the boundary with the adjacent line Li + 1 is. To set. For example, if the positions of the boundaries with the adjacent line Li + 1 match, the weighting coefficient is set to 1.0, and the weighting coefficient is reduced as the position of the boundary with the adjacent line Li + 1 is separated.

このようにして第2の指標値を取得した場合、脂肪組織と乳腺組織との境界が乳房画像G0において明確に現れており、かつ連続している場合に、第2の指標値大きくなる。ここで、図12に示すマッピングとなる乳房画像と図13に示すマッピングとなる乳房画像とを比較すると、図12に示すマッピングとなる乳房画像の方が第2の指標値は大きくなる。 When the second index value is acquired in this way, the second index value becomes large when the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue clearly appears in the breast image G0 and is continuous. Here, when the mapping breast image shown in FIG. 12 and the mapping breast image shown in FIG. 13 are compared, the second index value is larger in the mapping breast image shown in FIG.

識別部36は、第1の指標値および第2の指標値に基づいて、乳房のタイプを識別する。具体的には、第1の指標値があらかじめ定められたしきい値Th1以上であるか否かの第1の判定を行い、かつ第2の指標値があらかじめ定められたしきい値Th2以上であるか否かの第2の判定を行う。ここで、第1の指標値がしきい値Th1以上の場合、単一組成度合いが大きいため、乳房のタイプは、高濃度タイプおよび脂肪性タイプのいずれか一方であると識別することができる。一方、高濃度タイプの場合、乳房画像G0における乳房領域A1において、スキンラインSL0の内部に、脂肪領域と乳腺領域との境界が明確にかつ連続して存在する。逆に、脂肪性タイプの場合、脂肪領域と乳腺領域との境界が明確に存在しない。このため、第2の指標値を高濃度タイプと脂肪性タイプとで比較すると、高濃度タイプの方が大きい値となる。 The identification unit 36 identifies the type of breast based on the first index value and the second index value. Specifically, the first determination is made as to whether or not the first index value is equal to or higher than the predetermined threshold value Th1, and the second index value is equal to or higher than the predetermined threshold value Th2. A second determination is made as to whether or not there is. Here, when the first index value is the threshold value Th1 or more, the degree of single composition is large, so that the breast type can be identified as either a high-concentration type or a fatty type. On the other hand, in the case of the high-concentration type, in the breast region A1 in the breast image G0, the boundary between the fat region and the mammary gland region is clearly and continuously present inside the skin line SL0. Conversely, in the case of the fatty type, there is no clear boundary between the fat region and the mammary gland region. Therefore, when the second index value is compared between the high-concentration type and the fatty type, the high-concentration type has a larger value.

一方、第1の指標値がしきい値Th1未満の場合、乳房のタイプは乳腺散在タイプおよび不均一高濃度タイプのいずれか一方であると識別することができる。ここで、不均一高濃度タイプの場合、乳房画像G0における乳房領域A1において、スキンラインSL0の内部に、脂肪領域と乳腺領域との境界が明確にかつ連続して存在する。逆に、乳腺散在タイプの場合、脂肪領域と乳腺領域との境界が明確に存在しない。このため、第2の指標値を乳腺散在タイプおよび不均一高濃度タイプとで比較すると、不均一高濃度タイプの方が大きい値となる。 On the other hand, when the first index value is less than the threshold value Th1, the breast type can be identified as either a scattered mammary gland type or a non-uniform high-concentration type. Here, in the case of the non-uniform high-concentration type, in the breast region A1 in the breast image G0, the boundary between the fat region and the mammary gland region exists clearly and continuously inside the skin line SL0. On the contrary, in the case of the scattered mammary gland type, there is no clear boundary between the fat region and the mammary gland region. Therefore, when the second index value is compared between the mammary gland scattered type and the non-uniform high-concentration type, the non-uniform high-concentration type has a larger value.

したがって、識別部36は、第1および第2の判定結果に応じて、下記のように乳房タイプを識別する。 Therefore, the identification unit 36 identifies the breast type as follows according to the first and second determination results.

第1の指標値≧Th1、かつ第2の指標値≧Th2…高濃度タイプ First index value ≥ Th1, and second index value ≥ Th2 ... High concentration type

第1の指標値≧Th1、かつ第2の指標値<Th2…脂肪性タイプ First index value ≥ Th1, and second index value <Th2 ... fatty type

第1の指標値<Th1、かつ第2の指標値≧Th2…不均一濃度タイプ First index value <Th1 and second index value ≧ Th2 ... Non-uniform high concentration type

第1の指標値<Th1、かつ第2の指標値<Th2…乳腺散在タイプ 1st index value <Th1 and 2nd index value <Th2 ... Mammary gland scattered type

表示制御部37は、識別部36が識別した乳房のタイプを表示部3に表示する。ここで、4つの乳房のタイプのうち、高濃度タイプは画像診断において病変を見落としやすいため、超音波検診等の画像診断以外の手法を併用することが望まれている。このため、識別部36が識別した乳房のタイプが高濃度タイプである場合には、警告表示を行うことが好ましい。警告表示としては、例えば高濃度タイプと識別された場合のみ、表示部3に表示される文字の色を変更したり、表示される文字を点滅表示させたり、マークを付与したりすることが考えられる。図14は、表示部3に表示された乳房タイプを示す図である。図14に示すように、乳房画像G0における直接放射線領域A2に、識別された乳房タイプ(図14においては高濃度タイプ)が表示されている。また、高濃度タイプの文字の左側に星印による警告表示40がなされている。 The display control unit 37 displays the type of breast identified by the identification unit 36 on the display unit 3. Here, among the four breast types, the high-concentration type tends to overlook the lesion in the image diagnosis, so it is desired to use a method other than the image diagnosis such as ultrasonic examination in combination. Therefore, when the type of breast identified by the identification unit 36 is a high-concentration type, it is preferable to display a warning. As a warning display, for example, it is conceivable to change the color of the characters displayed on the display unit 3, blink the displayed characters, or add a mark only when it is identified as a high density type. Be done. FIG. 14 is a diagram showing the breast type displayed on the display unit 3. As shown in FIG. 14, the identified breast type (high density type in FIG. 14) is displayed in the direct radiation region A2 in the breast image G0. In addition, a warning display 40 with a star is displayed on the left side of the high-concentration type characters.

次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図15は第1の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。操作者による処理開始の指示を入力部4が受け付けると、乳房Mの撮影が行われて、画像取得部31が乳房画像G0を取得する(ステップST1)。次いで、第1の検出部32が、乳房画像G0から乳房領域A1およびスキンラインSL0を検出し(ステップST2)、第1の指標値取得部33が、乳房領域A1の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得する(ステップST3)。 Next, the processing performed in the present embodiment will be described. FIG. 15 is a flowchart showing the processing performed in the first embodiment. When the input unit 4 receives the instruction to start the process by the operator, the breast M is photographed and the image acquisition unit 31 acquires the breast image G0 (step ST1). Next, the first detection unit 32 detects the breast region A1 and the skin line SL0 from the breast image G0 (step ST2), and the first index value acquisition unit 33 represents the degree of single composition of the breast region A1. The index value of 1 is acquired (step ST3).

さらに、第2の検出部34が、乳房画像G0における、スキンラインSL0から乳房領域A1内に向かうあらかじめ定められた範囲R0において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出する(ステップST4)。そして、第2の指標値取得部35が、境界の強度およびスキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、乳房領域A1に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得する(ステップST5)。さらに、識別部36が、第1の指標値および第2の指標値に基づいて乳房のタイプを識別し(ステップST6)、表示制御部37が、乳房のタイプの識別結果を表示部3に表示し(ステップST7)、処理を終了する。 Further, the second detection unit 34 detects the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue in the predetermined range R0 from the skin line SL0 toward the inside of the breast region A1 in the breast image G0 (step ST4). Then, the second index value acquisition unit 35 acquires a second index value indicating the degree of mammary gland clogging with respect to the breast region A1 based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line (step ST5). .. Further, the identification unit 36 identifies the breast type based on the first index value and the second index value (step ST6), and the display control unit 37 displays the breast type identification result on the display unit 3. (Step ST7), and the process ends.

このように、本実施形態においては、乳房画像G0から検出された乳房領域A1の単一組成度合いを示す第1の指標値を取得し、脂肪組織と乳腺組織との境界の強度およびスキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、乳房領域A1に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得し、第1および第2の指標値に基づいて、乳房のタイプを識別するようにした。このため、乳房画像G0に乳房以外の組織が含まれなくても、乳房のタイプを識別することができる。 As described above, in the present embodiment, the first index value indicating the degree of single composition of the breast region A1 detected from the breast image G0 is obtained, and from the strength of the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue and the skin line. A second index value indicating the degree of clogging of the mammary gland with respect to the breast region A1 was obtained based on at least one of the distances of the breasts, and the type of breast was identified based on the first and second index values. Therefore, the type of breast can be identified even if the breast image G0 does not include any tissue other than the breast.

次いで、本発明の第2の実施形態について説明する。図16は本発明の第2の実施形態による乳房タイプ識別装置の概略構成を示す図である。なお、図16において図3と同一の構成については同一の参照番号を付与し、ここでは詳細な説明は省略する。第2の実施形態による乳房タイプ識別装置は、識別された乳房のタイプに応じた画像処理を乳房画像G0に対して行う画像処理部38を備えた点が第1の実施形態と異なる。 Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 16 is a diagram showing a schematic configuration of a breast type identification friend or foe according to a second embodiment of the present invention. In FIG. 16, the same reference numbers are assigned to the same configurations as those in FIG. 3, and detailed description thereof will be omitted here. The breast type identification device according to the second embodiment is different from the first embodiment in that it includes an image processing unit 38 that performs image processing on the breast image G0 according to the identified breast type.

ここで、高濃度タイプに分類される乳房は、乳腺組織が一様に分布しており、脂肪の混在がほとんどなく、乳房画像G0に基づいて病変を検出することが困難である。このため、第2の実施形態においては、画像処理部38は、乳房タイプが高濃度タイプに識別された場合、乳房画像G0に対してコントラストを強調する画像処理を行う。このように、高濃度タイプに識別された場合、乳房画像に対してコントラストを強調する画像処理を行うことにより、乳房画像G0のコントラストを強調することができる。このように、コントラストが強調された乳房画像G0を用いることにより、病変の見落としを低減することができる。 Here, in the breast classified into the high concentration type, the mammary gland tissue is uniformly distributed, there is almost no mixture of fat, and it is difficult to detect the lesion based on the breast image G0. Therefore, in the second embodiment, when the breast type is identified as the high density type, the image processing unit 38 performs image processing that emphasizes the contrast with respect to the breast image G0. In this way, when the high density type is identified, the contrast of the breast image G0 can be enhanced by performing image processing for enhancing the contrast of the breast image. By using the breast image G0 with enhanced contrast in this way, it is possible to reduce oversight of lesions.

一方、識別された乳房タイプが脂肪性タイプである場合、画像処理部38において濃度を高くする(すなわち暗くする)ようにしてもよい。これにより、脂肪らしい画像濃度を有する乳房画像G0を得ることができる。 On the other hand, when the identified breast type is a fatty type, the density may be increased (that is, darkened) in the image processing unit 38. This makes it possible to obtain a breast image G0 having a fat-like image density.

なお、上記各実施形態において、識別された乳房タイプに応じて、乳腺全体についての乳腺に吸収された線量の平均値である平均乳腺線量の算出式を変更してもよい。ここで、平均乳腺線量は、照射線量に対して吸収線量変換係数を乗算することにより算出される。例えば、高濃度タイプに識別された場合、吸収線量変換係数の値を大きくする等して、平均乳腺線量を算出すればよい。 In each of the above embodiments, the formula for calculating the average mammary gland dose, which is the average value of the dose absorbed by the mammary gland for the entire mammary gland, may be changed according to the identified breast type. Here, the average mammary gland dose is calculated by multiplying the irradiation dose by the absorbed dose conversion coefficient. For example, when it is identified as a high concentration type, the average mammary gland dose may be calculated by increasing the value of the absorbed dose conversion coefficient.

また、上記各実施形態において、識別された乳房タイプに応じて、次回の撮影時における撮影条件を変更してもよい。ここで、変更する撮影条件としては、管電圧およびmAs値の少なくとも一方を用いることができる。例えば、高濃度タイプ以外のタイプに識別された場合、管電圧およびmAs値の少なくとも一方を小さくすることにより、乳房画像の画質を維持しつつも、乳房Mへの被曝量を低減することができる。 Further, in each of the above embodiments, the imaging conditions at the time of the next imaging may be changed according to the identified breast type. Here, at least one of the tube voltage and the mAs value can be used as the imaging condition to be changed. For example, when identified as a type other than the high-concentration type, it is possible to reduce the exposure dose to the breast M while maintaining the image quality of the breast image by reducing at least one of the tube voltage and the mAs value. ..

なお、上記各実施形態において、放射線画像撮影装置1のアーム部12を、放射線照射部14が取り付けられた端部のみを回転させることが可能に構成することができる。このようにアーム部12を回転させることにより、放射線画像撮影装置1は、トモシンセシス撮影を行って、乳房Mの断層画像を取得することが可能である。トモシンセシス撮影は、患部をより詳しく観察するために、X線源を移動させて複数の線源位置から被写体に放射線を照射して撮影を行い、これにより取得した複数の投影画像から所望とする断層面を強調した断層画像を生成する手法である。トモシンセシス撮影では、撮影装置の特性や必要な断層画像に応じて、X線源を放射線検出器と平行に移動させたり、円または楕円の弧を描くように移動させたりして、複数の線源位置において被写体を撮影することにより複数の投影画像を取得し、シフト加算法、単純逆投影法あるいはフィルタ逆投影法(FBP法;Filtered Back Projection法)等の再構成方法を用いてこれらの投影画像を再構成して断層画像を生成する。 In each of the above embodiments, the arm portion 12 of the radiation imaging apparatus 1 can be configured so that only the end portion to which the radiation irradiation unit 14 is attached can be rotated. By rotating the arm portion 12 in this way, the radiographic imaging apparatus 1 can perform tomosynthesis imaging and acquire a tomographic image of the breast M. In tomosynthesis imaging, in order to observe the affected area in more detail, the X-ray source is moved to irradiate the subject with radiation from multiple source positions, and the desired tomographic image is taken from the plurality of projected images acquired thereby. This is a method for generating a tomographic image with emphasized surfaces. In tomosynthesis imaging, multiple sources can be moved by moving the X-ray source in parallel with the radiation detector or in a circular or elliptical arc, depending on the characteristics of the imaging device and the required tomographic image. Multiple projected images are acquired by photographing the subject at a position, and these projected images are reconstructed using a reconstruction method such as a shift addition method, a simple back projection method, or a filtered back projection method (FBP method; Filtered Back Projection method). Is reconstructed to generate a tomographic image.

このように、放射線画像撮影装置1をトモシンセシス撮影可能なように構成した場合、上記各実施形態において、識別された乳房タイプに応じて、乳房Mの撮影に引き続き、トモシンセシス撮影を行うか否かを制御するようにしてもよい。例えば、識別された乳房タイプが高濃度タイプの場合、乳房画像G0に基づいて病変を検出することが困難である。このため、識別された乳房タイプが高濃度タイプの場合、乳房Mの撮影に引き続き、トモシンセシス撮影を行うように、放射線画像撮影装置1を制御するようにしてもよい。 In this way, when the radiographic imaging apparatus 1 is configured to be capable of tomosynthesis imaging, whether or not tomosynthesis imaging is performed following breast M imaging according to the identified breast type in each of the above embodiments. It may be controlled. For example, when the identified breast type is a high concentration type, it is difficult to detect the lesion based on the breast image G0. Therefore, when the identified breast type is a high-density type, the radiographic imaging apparatus 1 may be controlled so that tomosynthesis imaging is performed following imaging of breast M.

また、上記各実施形態においては、境界の強度およびスキンラインからの距離に基づいて、第2の指標値を取得しているが、境界の強度およびスキンラインからの距離のいずれか一方に基づいて、第2の指標値を取得してもよい。 Further, in each of the above embodiments, the second index value is acquired based on the strength of the boundary and the distance from the skin line, but based on either the strength of the boundary or the distance from the skin line. , The second index value may be acquired.

また、上記各実施形態においては、第2の検出部34はラインプロファイルの差分値に基づいて、乳房領域A1における脂肪組織と乳腺組織との境界を検出しているが、これに限定されるものではない。例えば、微分フィルタを用いる手法等、任意の手法を用いて乳房領域A1における脂肪組織と乳腺組織との境界を検出することが可能である。 Further, in each of the above embodiments, the second detection unit 34 detects the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue in the breast region A1 based on the difference value of the line profile, but the present invention is limited to this. is not. For example, it is possible to detect the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue in the breast region A1 by using an arbitrary method such as a method using a differential filter.

1 放射線画像撮影装置
2 コンピュータ
3 表示部
4 入力部
10 撮影部
12 アーム部
13 撮影台
14 放射線照射部
15 放射線検出器
16 X線源
17 圧迫板
18 支持部
19 移動機構
21 CPU
22 メモリ
23 ストレージ
31 画像取得部
32 第1の検出部
33 第1の指標値取得部
34 第2の検出部
35 第2の指標値取得部
36 識別部
37 表示制御部
38 画像処理部
40 警告表示
A1 乳房領域
A2 直接放射線領域
B11,B12,B13,B21,B22,B23 ガウス分布
H1〜H4,H10,H20 ヒストグラム
K0 境界線
L1,L2,Ln ライン
M 乳房
G0 乳房画像
SL0 スキンライン
TL0 ライン
1 Radiation imaging device 2 Computer 3 Display unit 4 Input unit 10 Imaging unit 12 Arm unit 13 Imaging table 14 Radiation irradiation unit 15 Radiation detector 16 X-ray source 17 Compression plate 18 Support unit 19 Moving mechanism 21 CPU
22 Memory 23 Storage 31 Image acquisition unit 32 First detection unit 33 First index value acquisition unit 34 Second detection unit 35 Second index value acquisition unit 36 Identification unit 37 Display control unit 38 Image processing unit 40 Warning display A1 Breast area A2 Direct radiation area B11, B12, B13, B21, B22, B23 Gaussian distribution H1-H4, H10, H20 Histogram K0 Boundary line L1, L2, Ln line M Breast G0 Breast image SL0 Skin line TL0 line

Claims (8)

乳房を放射線により撮影して得られた乳房画像から、乳房領域およびスキンラインを検出する第1の検出部と、
前記乳房領域の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得する第1の指標値取得部と、
前記乳房画像における、前記スキンラインから前記乳房領域内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出する第2の検出部と、
前記境界の強度および前記スキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、前記乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得する第2の指標値取得部と、
前記第1の指標値および前記第2の指標値に基づいて、前記乳房のタイプを識別する識別部とを備えた乳房タイプ識別装置。
A first detection unit that detects the breast area and skin line from the breast image obtained by photographing the breast with radiation, and
A first index value acquisition unit that acquires a first index value representing the degree of single composition of the breast region, and a first index value acquisition unit.
A second detection unit that detects the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue in a predetermined range from the skin line to the inside of the breast region in the breast image.
A second index value acquisition unit that acquires a second index value indicating the degree of mammary gland clogging with respect to the breast region based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line.
A breast type identification device including an identification unit for identifying the breast type based on the first index value and the second index value.
前記第1の指標値取得部は、前記乳房領域におけるヒストグラムに基づいて、前記第1の指標値を取得する請求項1に記載の乳房タイプ識別装置。 The breast type identification device according to claim 1, wherein the first index value acquisition unit acquires the first index value based on a histogram in the breast region. 前記第2の検出部は、前記スキンラインから前記乳房領域内に向かう複数位置においてラインプロファイルを生成し、該ラインプロファイルにおいて信号値がピークを持って変化する位置を前記境界として検出する請求項1または2に記載の乳房タイプ識別装置。 The second detection unit generates a line profile at a plurality of positions from the skin line toward the inside of the breast region, and detects a position where the signal value changes with a peak in the line profile as the boundary. Or the breast type identification device according to 2. 前記第2の指標値取得部は、複数の前記ラインプロファイルのそれぞれにおいて、前記境界の強度を表す指標値に対して前記スキンラインからの距離に基づく重み係数を乗算し、前記複数のラインプロファイルについての前記重み係数が乗算された前記境界の強度を表す指標値を加算して前記第2の指標値を取得する請求項3に記載の乳房タイプ識別装置。 The second index value acquisition unit multiplies the index value representing the strength of the boundary by a weighting coefficient based on the distance from the skin line in each of the plurality of line profiles, and regards the plurality of line profiles. The breast type identification device according to claim 3, wherein an index value representing the strength of the boundary multiplied by the weighting coefficient of the above is added to obtain the second index value. 前記乳房のタイプを表示部に表示する表示制御部をさらに備えた請求項1から4のいずれか1項に記載の乳房タイプ識別装置。 The breast type identification device according to any one of claims 1 to 4, further comprising a display control unit that displays the breast type on the display unit. 前記表示制御部は、前記乳房のタイプに応じた警告表示をさらに行う請求項5に記載の乳房タイプ識別装置。 The breast type identification device according to claim 5, wherein the display control unit further displays a warning according to the breast type. 乳房を放射線により撮影して得られた乳房画像から、乳房領域およびスキンラインを検出し、
前記乳房領域の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得し、
前記乳房画像における、前記スキンラインから前記乳房領域内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出し、
前記境界の強度および前記スキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、前記乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得し、
前記第1の指標値および前記第2の指標値に基づいて、前記乳房のタイプを識別する乳房タイプ識別方法。
The breast area and skin line are detected from the breast image obtained by photographing the breast with radiation.
Obtain a first index value indicating the degree of single composition of the breast region,
In the breast image, the boundary between the adipose tissue and the mammary gland tissue is detected in a predetermined range from the skin line toward the inside of the breast region.
Based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line, a second index value indicating the degree of clogging of the mammary gland with respect to the breast region is obtained.
A breast type identification method for identifying the breast type based on the first index value and the second index value.
乳房を放射線により撮影して得られた乳房画像から、乳房領域およびスキンラインを検出する手順と、
前記乳房領域の単一組成度合いを表す第1の指標値を取得する手順と、
前記乳房画像における、前記スキンラインから前記乳房領域内に向かうあらかじめ定められた範囲において、脂肪組織と乳腺組織との境界を検出する手順と、
前記境界の強度および前記スキンラインからの距離の少なくとも一方に基づいて、前記乳房領域に対する乳腺の詰まり度合いを表す第2の指標値を取得する手順と、
前記第1の指標値および前記第2の指標値に基づいて、前記乳房のタイプを識別する手順とをコンピュータに実行させる乳房タイプ識別プログラム。
The procedure for detecting the breast area and skin line from the breast image obtained by photographing the breast with radiation, and
A procedure for obtaining a first index value indicating the degree of single composition of the breast region, and
A procedure for detecting the boundary between adipose tissue and mammary gland tissue in a predetermined range from the skin line to the inside of the breast region in the breast image.
A procedure for obtaining a second index value indicating the degree of mammary gland clogging with respect to the breast region based on at least one of the strength of the boundary and the distance from the skin line.
A breast type identification program that causes a computer to perform a procedure for identifying the breast type based on the first index value and the second index value.
JP2017187878A 2017-09-28 2017-09-28 Breast type identification friend, method and program Active JP6757303B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017187878A JP6757303B2 (en) 2017-09-28 2017-09-28 Breast type identification friend, method and program
US16/109,762 US10646181B2 (en) 2017-09-28 2018-08-23 Breast type identification device, method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017187878A JP6757303B2 (en) 2017-09-28 2017-09-28 Breast type identification friend, method and program

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2019058606A JP2019058606A (en) 2019-04-18
JP2019058606A5 JP2019058606A5 (en) 2019-09-26
JP6757303B2 true JP6757303B2 (en) 2020-09-16

Family

ID=65806330

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017187878A Active JP6757303B2 (en) 2017-09-28 2017-09-28 Breast type identification friend, method and program

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10646181B2 (en)
JP (1) JP6757303B2 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7224115B2 (en) * 2018-06-12 2023-02-17 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Mammographic X-ray apparatus and program
JP6910323B2 (en) * 2018-06-26 2021-07-28 富士フイルム株式会社 Image processing equipment, image processing method, and image processing program
JP2023055560A (en) * 2021-10-06 2023-04-18 富士フイルム株式会社 Image processing device, image processing method, and image processing program

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005021456A (en) * 2003-07-03 2005-01-27 Fuji Photo Film Co Ltd Device, method and program of image processing for radiographic image
JP2005065857A (en) 2003-08-21 2005-03-17 Fuji Photo Film Co Ltd Diagnosing supporting information output method, device and program
WO2005029412A1 (en) * 2003-09-22 2005-03-31 Sectra Imtec Ab Automatic positioning quality assessment for digital mammography
JP2006263055A (en) * 2005-03-23 2006-10-05 Konica Minolta Medical & Graphic Inc X-ray image processing system and x-ray image processing method
WO2006116700A2 (en) * 2005-04-28 2006-11-02 Bruce Reiner Method and apparatus for automated quality assurance in medical imaging
FR2903211B1 (en) * 2006-06-30 2009-03-06 Gen Electric METHODS AND DEVICES FOR CORRECTING IMPLANT MAMMOGRAPHY AND SEGMENTING AN IMPLANT
JP2009078033A (en) * 2007-09-27 2009-04-16 Fujifilm Corp Mammary picture display device and its program
JP5275668B2 (en) * 2008-04-04 2013-08-28 富士フイルム株式会社 Image processing apparatus and image processing method
JP2010000133A (en) * 2008-06-18 2010-01-07 Konica Minolta Medical & Graphic Inc Image display, image display method and program
JP5399278B2 (en) * 2009-03-31 2014-01-29 富士フイルム株式会社 Breast content estimation apparatus and method
JP2011194024A (en) * 2010-03-19 2011-10-06 Fujifilm Corp Apparatus, method, and program for detecting abnormal shadows
CN103582455B (en) * 2011-02-14 2016-12-28 罗切斯特大学 Computer aided detection based on cone beam breast CT image and the method and apparatus of diagnosis
US9111174B2 (en) * 2012-02-24 2015-08-18 Riverain Technologies, LLC Machine learnng techniques for pectoral muscle equalization and segmentation in digital mammograms
WO2014119800A1 (en) * 2013-01-30 2014-08-07 独立行政法人科学技術振興機構 Image processing digital filter, image processing device, printing medium, recording medium, image processing method and program
DE102014208411A1 (en) * 2014-05-06 2015-11-12 Siemens Aktiengesellschaft Evaluation of an X-ray image of a breast produced during mammography
JP6284898B2 (en) * 2015-03-31 2018-02-28 富士フイルム株式会社 Noise suppression processing apparatus and method, and program
JP6747777B2 (en) * 2015-04-15 2020-08-26 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Medical information processing system
US20170116731A1 (en) * 2015-10-27 2017-04-27 Konica Minolta, Inc. Medical image system and computer readable recording medium
JP6743588B2 (en) * 2015-10-27 2020-08-19 コニカミノルタ株式会社 Medical imaging system and program

Also Published As

Publication number Publication date
US10646181B2 (en) 2020-05-12
JP2019058606A (en) 2019-04-18
US20190090833A1 (en) 2019-03-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10219769B2 (en) Radiation image processing apparatus, radiation image processing method, and recording medium having radiation image processing program stored therein
JP5399278B2 (en) Breast content estimation apparatus and method
JP6921779B2 (en) Image processing equipment, image processing method, and image processing program
US8238630B2 (en) Image processing apparatus and program for the same
KR101747300B1 (en) Method for processing image, image processing apparatus and medical image system for performing the same
JP6835813B2 (en) Computed tomography visualization adjustment
JP2009078033A (en) Mammary picture display device and its program
JP6284898B2 (en) Noise suppression processing apparatus and method, and program
US10631810B2 (en) Image processing device, radiation imaging system, image processing method, and image processing program
JP6757303B2 (en) Breast type identification friend, method and program
US8086015B2 (en) Facilitating computer-aided detection, comparison and/or display of medical images by standardizing images from different sources
JP7084291B2 (en) Tomosynthesis photography support equipment, methods and programs
JP2019058607A (en) Image processing device, image processing method and image processing program
Yakabe et al. Effect of dose reduction on the ability of digital mammography to detect simulated microcalcifications
JP2021019930A (en) Image processing device, method, and program
JP2021019931A (en) Image processing device, method, and program
Fukuda et al. Improved tomosynthesis reconstruction using super-resolution and iterative techniques
JP7208874B2 (en) Imaging control device, method and program
EP4198890A1 (en) Image processing device, image processing method, and image processing program to detect and display breast calcification
Ahmad et al. Subjective-Objective Matching Evaluation Approach for Enhanced Dental Images
Tsai et al. Improved microcalcification visualization using dual-energy digital mammography
JP2020151382A (en) Radiographic image processing apparatus, radiographic image processing method, program, computer-readable recording medium, and radiography system
Fiske Effect of digital image enhancement on radiological performance

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190812

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190812

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200722

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200804

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200828

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6757303

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250